점점 더 많은 기업들이 생산의 디지털화라는 주제에 관심을 보이고 있습니다. 지역 과학 기술 회의인 '생산 프로세스의 디지털화' 주최자는 이를 확인할 수 있었습니다. 디지털 기업 구축을 위한 산업용 소프트웨어 적용”이 최근 사마라에서 진행되었습니다.

이는 산업 자동화 시스템의 생성 및 지원을 전문으로 하는 범용 통합업체로 알려진 SMS-Automation 그룹과 자동화 및 전기 분야에서 세계 최대의 관심사 중 하나인 Siemens의 디지털 제조 부서에 의해 시작되었습니다. Samara 개발자들은 20년 넘게 유익한 협력을 이어왔습니다.

제조업체 및 정보 시스템 개발자 포럼도 사마라 지역 산업 기술부의 지원을 받았습니다. 전문가들은 산업 자동화 및 대규모 정보 시스템 구축 분야에서 기업 그룹의 성공을 반복적으로 언급했습니다.

사마라 지역의 산업 기업 대표자들은 효과적인 디지털 생산을 구축하기 위한 개념적 프레임워크와 특정 도구를 소개 받았습니다. 산업 자동화는 디지털화, 즉 디지털화의 일부일 뿐입니다. 디지털화는 제품, 장비 또는 기업의 전체 수명주기에 걸쳐 프로세스를 자동화하는 것입니다. 프로젝트, 기능 및 현대화가 이에 적합합니다.

SMS-Automation Group of Companies 이사회 의장 Andrey Sidorov의 "디지털화 도구로서의 산업용 소프트웨어" 보고서는 회의 참가자들 사이에서 큰 관심을 불러일으켰습니다. Andrey Sidorov(하단 사진)는 “우리는 제어 시스템의 지능화의 문턱에 있습니다.”라고 말했습니다. - 이제 서구의 장비 제조업체들은 생산 모델을 바꾸고 있습니다. 장비에 디지털 트윈이 생기기 시작합니다. 비즈니스 모델의 변화는 디지털 트윈이 공급업체를 선택할 때 중요한 요소가 된다는 것을 의미합니다.”

디지털화는 또한 가상 디지털 모델에 대한 테스트 상황을 의미하며 이를 통해 막대한 비용을 절약할 수 있습니다. Siemens는 부품 생산용 기계가 도착할 때까지 기다리지 않고 이미 디지털화 현장에 있습니다. 가상 이미지, 가상 로봇을 연결하고 시간 낭비 없이 기술 프로세스 디버깅을 시작합니다.

특정 디지털 제작 도구의 사용과 관련하여 전문가들이 제기한 주제는 컨퍼런스 참가자들의 관심을 끌었으며 많은 질문과 토론을 불러일으켰습니다. 보고서 외에도 러시아 산업 기업의 프로세스 제어 시스템 현실에서 디지털화 원칙을 구현한 실제 사례를 보여주는 데모 스탠드가 컨퍼런스 참석자들의 관심을 끌었습니다. 회의에서는 이 문제에 특별한 관심을 기울였습니다. 정보 보안현대 자동화 시스템. 알아가기 최신 트렌드전문가에 따르면 Industry 4.0 개념의 틀 내에서 기업의 발전은 추가 도구 4차 산업혁명 시대 경쟁력을 높여가는 과정에 있습니다.

더 좋은 방법이 있습니다. 엔지니어링 및 기술 설계 프로세스의 효율성을 향상시키는 방법 식별

아론 프렌켈, 얀 라르센

제품 제조는 의심할 여지 없이 모든 수명주기 프로세스에서 가장 중요한 부분입니다. 이 단계에서는 아이디어가 현실이 됩니다. 더욱이 작업 현장에서 제품을 성공적으로 조립할 수 있는 조화로운 설계 및 제조 프로세스가 없으면 아이디어는 단지 아름다운 그림으로만 남거나 완전히 실현되지 않을 것입니다. 수년 동안 기술 프로세스를 설계하고 개발하는 방법은 변경되지 않았으며 비용과 기한 증가로 이어지는 모든 전통적인 단점을 유지했습니다. 오늘날 혁신이 기계 제작 기업의 생존에 필수적이라는 점을 고려하여 Siemens PLM Software는 사전 생산 프로세스를 분석하여 이를 더욱 최적화할 수 있는 방법을 식별했습니다. 이 기사에서는 기계 엔지니어링 솔루션 마케팅 수석 이사인 Aaron Frankel과 Siemens PLM Software의 유럽, 중동 및 아프리카 마케팅 수석 이사인 Jan Larsson이 다음 개념을 도입하기 위해 제거해야 할 비효율성의 원인에 대해 논의합니다. "제품의 디지털 트윈"과 이것이 제품 제조 방식에 어떤 영향을 미칠지.

아름다운 교향곡

현대 기업에서 자신을 발견하면 사람, 로봇 및 기계의 놀라운 노동 교향곡, 재료 및 부품의 이동을 보게 될 것입니다. 이 모든 것은 일정을 유지하기 위해 초 단위까지 정밀하게 수행됩니다. 그림은 정말 환상적입니다.

그러나 그 뒤에서 우리는 시대에 뒤떨어진 설계 프로세스와 생산 기술 준비 과정을 보게 될 것입니다. 우리는 누구도 비판하지 않을 것입니다. 제품 디자인을 개발하는 것 자체는 결코 작은 성과가 아닙니다. 디자인은 매우 어려운 작업이 될 수 있습니다. 경우에 따라 제품은 수백만 개의 부품으로 구성되며, 전 세계에서 수천 명의 직원과 파트너가 제품 제작에 참여합니다. 더욱이 전자(더 빠른 프로세서, 소형화), 자동차(지속 가능성 및 배출 감소), 항공우주(지속 가능성 및 복합 재료 도입)와 같은 핵심 산업에서는 새로운 기술 제품의 생성을 최적화하고 가속화하려는 끊임없는 욕구가 있습니다. 해결되는 문제의 복잡성이 높다는 점을 고려하면, 실제 테스트를 거친 사전 제작 프로세스에서 벗어나는 것을 꺼리는 것은 충분히 이해할 수 있는 일입니다. 그러나 고객들은 제품 설계 및 제조 과정에서 흔히 발생하는 문제를 보고하며, 이로 인해 비용이 많이 드는 지연이 발생하는 경우도 있습니다.

일반적인 문제

우리가 보는 가장 큰 과제 중 하나는 설계자와 기술자가 서로 다른 시스템을 사용한다는 것입니다. 실제로 이는 디자이너가 자신의 개발을 기술 프로세스를 생성하려는 기술자에게 이전한다는 사실로 이어집니다. 컴퓨터 시스템, 그들은 익숙합니다. 이 시나리오에서는(매우 자주 발생함) 정보가 동기화되지 않아 상황을 제어하기가 어렵습니다. 또한 오류 가능성도 높아집니다.

작업장 레이아웃을 개발하는 동안 정기적으로 문제가 발생합니다. 그 이유는 평면도는 대개 2차원 평면도와 종이 도면의 형태로 작성되기 때문이다. 이는 길고 노동집약적인 과정입니다. 2D 도면은 프로세스에서 중요한 부분이지만 필요한 유연성을 갖추고 있지 않습니다. 작업장에서 장비 재배치가 도면에 기록되지 않는 경우가 종종 있습니다. 생산 시스템의 지속적인 확장과 현대화가 요구되는 빠르게 변화하는 시장(예: 가전제품)에서 운영할 때 문제는 특히 심각합니다. 왜? 2차원 레이아웃에는 지능과 연관성이 부족하기 때문입니다. 이는 기술자가 작업 현장에서 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지 파악하고 현명한 결정을 신속하게 내리는 것을 방해합니다.

레이아웃을 만든 후 기술 경로가 개발됩니다. 일반적으로 제어 단계를 거칩니다. 효율성 향상에 또 다른 중요한 장애물이 있습니다. 기술자는 일반적으로 장비의 성능을 평가하기 위해 장비가 설치될 때까지 기다려야 합니다. 또한, 특성이 예상보다 낮은 것으로 판명되면 대체 기술을 개발하기에는 너무 늦을 수 있습니다. 우리의 경험에 따르면 이러한 상황으로 인해 상당한 지연이 발생합니다.

마지막으로 고객은 사전 제작 주기 후반에 발생하는 두 가지 추가 문제를 보고합니다. 이는 개별 작업의 성과와 모든 것에 대한 평가입니다. 기술적 과정일반적으로.

현대 제조의 높은 복잡성과 다양한 프로세스 설계 시스템 간의 조정 부족으로 인해 어떤 특정 작업 또는 생산 영역이 라인 전반에 걸쳐 지연을 유발하는지 식별하는 것이 어려울 수 있습니다. 그리고 제품의 실제 제조와 관련하여 고객은 일반적으로 실제 프로세스가 계획된 프로세스와 일치하는 성능과 정도를 평가하는 것이 매우 어렵다고 보고합니다. 다시 한 번 문제는 높은 복잡성과 생산, 디자이너, 기술자 간의 피드백 부족에 있습니다.

디지털 트윈

디지털 트윈실제 객체와 동일한 방식으로 동작하는 실제 객체의 가상 복사본입니다. 여기에서 당사 제품의 기술적인 세부 사항을 다루지 않고 당사의 제어 장치가 다음과 같다고만 말하면 충분합니다. 수명주기제품(PLM)은 완전한 디지털 플랫폼 생성을 제공합니다. 엔드투엔드 제품 설계 및 제조 프로세스를 정확하게 모델링하는 디지털 트윈의 사용을 지원합니다.

이 모든 것이 실제로 무엇을 의미합니까? 위의 단계를 다시 살펴보고 새로운 접근 방식이 제공하는 주요 기능을 살펴보겠습니다.

건설

NX(및 기타 CAD 시스템)는 제품 모델을 생성하고 이를 3D JT 형식으로 Teamcenter에 전송합니다. 몇 초 만에 애플리케이션은 실제 제품과 정확히 일치하는 수천 개의 다양한 가상 버전의 제품을 생성합니다. 동시에 잠재적인 문제를 식별하기 위해 빅데이터 처리 기술, 모델에 포함된 설계 및 기술 정보(PMI)(공차, 맞춤, 부품과 어셈블리 간의 연결) 및 기술 프로세스에 대한 기본 설명이 사용됩니다. 이 접근 방식은 당사에서 제조한 전자 제품을 만들 때 이미 실제로 테스트되었습니다. 예를 들어, 우리는 비디오 출력 커넥터의 나사 구멍이 PCB의 나사 구멍과 정확히 일치하지 않는다는 것을 즉시 확인할 수 있었습니다. 오류가 감지되지 않았다면 고객으로부터 보증 청구를 받게 되었을 것입니다. 커넥터가 커넥터에서 분리되었을 수 있습니다. 인쇄 회로 기판. 초기 단계에서 설계 오류를 식별하면 기술 개발 및 생산 과정에서 상당한 시간과 비용이 절약됩니다.

프로세스 설계

디지털 트윈을 사용하면 설계자와 기술자의 협업을 개선하고, 위치 및 제조 기술 선택을 최적화하고, 필요한 리소스를 할당할 수 있습니다. 빌드 프로세스를 변경하는 예를 살펴보겠습니다. 우리의 소프트웨어, 프로세스 엔지니어는 새로운 설계 사양을 기반으로 기술 프로세스의 작업 3D 모델에 새로운 작업을 추가합니다. 전 세계 어디에서나 모든 생산 시스템을 시뮬레이션할 수 있습니다. 예를 들어 파리의 기술자가 리오의 공장에서 생산을 준비하고 있습니다. 추가된 각 작업에 대한 시간 정보를 통해 기술자는 새로운 프로세스 경로가 지정된 성능 지표를 충족하는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 기술 운영이 대체되거나 재배치됩니다. 그런 다음 선택한 프로세스 경로가 요구 사항을 충족할 때까지 수치 시뮬레이션이 다시 수행됩니다. 새로운 워크플로는 모든 개발자가 승인을 위해 즉시 사용할 수 있습니다. 문제가 확인되면 설계자와 기술자가 협력하여 문제를 제거합니다.

워크샵 레이아웃

레이아웃 작업 시 설계 및 기술 사전 제작의 전체 "생태계"와 명확하게 연결되어 있는 기계 장비, 자동화 시스템 및 리소스를 포함하는 디지털 트윈을 생성하는 것이 좋습니다. PLM 도구 세트를 사용하면 드래그 앤 드롭 방식으로 프로세스 단계를 교환할 수 있습니다. 생산 라인에 장비와 인력을 배치하고 작동을 시뮬레이션하는 것도 마찬가지로 쉽습니다. 매우 간단하지만 동시에 예외적입니다. 효과적인 방법기술 프로세스를 생성하고 편집합니다. 새로운 산업용 로봇을 사용해야 하는 설계 변경이 있는 경우, 수치 시뮬레이션 전문가는 컨베이어에 부딪히지 않고 이 크기의 로봇을 설치할 수 있는지 등을 확인합니다. 작업장 레이아웃 개발자는 필요한 수정 작업을 수행하고 구매 부서에서 새 장비를 구매하는 기준에 따라 변경 알림을 준비합니다. 변경 결과에 대한 이러한 분석을 통해 오류를 방지하고 필요한 경우 공급업체에 즉시 알릴 수 있습니다.

기술 설계 솔루션 제어

검사 단계에서는 디지털 트윈을 사용하여 조립 프로세스를 가상으로 검증합니다. 가상 시뮬레이션과 정량 분석을 통해 조립 시 수작업과 관련된 모든 요소를 ​​평가하고 작업자의 어색한 자세 등의 문제를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 피로와 업무 관련 부상을 예방할 수 있습니다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로 교육 영상과 지침이 제작됩니다.

성능 최적화

디지털 트윈은 설계된 기술 시스템의 통계 모델링 및 평가에 사용됩니다. 이를 통해 육체 노동, 로봇 또는 로봇과 작업자의 조합을 사용해야 하는지 쉽게 결정할 수 있습니다. 기술을 최대한 최적화하기 위해 개별 기계의 에너지 소비까지 모든 프로세스에 대한 수치 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. 분석은 각 작업에서 생산되는 부품 수를 보여줍니다. 이를 통해 실제 생산 라인의 성능이 목표와 일치하도록 보장합니다.

그리고 현실 세계. 이를 통해 설계 프로젝트와 실제 제작된 프로젝트를 비교할 수 있습니다.
제품. 빅데이터 기술이 어떻게 적용되는지 보여주는 그림
분석을 위해 전송되는 제품 품질에 대한 최신 정보를 수집합니다.
Teamcenter에 저장된 디지털 트윈으로

제품의 제조

디지털 트윈은 실제 세계와 가상 세계 간의 피드백을 제공하여 제품 제조 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 기술 지침은 작업장으로 직접 전송되며, 장비 운영자는 비디오와 함께 기술 지침을 받습니다. 운영자는 설계자에게 생산 데이터(예: 패널을 제자리에 고정하는 두 개의 나사 사이에 틈이 있는지 여부)를 제공하고 다른 운영자는 자동화 시스템성과정보를 수집합니다. 그런 다음 설계 설계와 실제 제조된 제품을 비교하여 편차를 식별하고 제거합니다.

업무에 대한 새로운 접근 방식

실제 제품의 정확한 복사본인 디지털 트윈을 사용하면 잠재적인 문제를 신속하게 식별하고 생산 준비 속도를 높이며 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다. 또한 디지털 트윈의 존재는 디자이너가 디자인한 제품을 제조할 가능성을 보장합니다. 모든 기술 프로세스는 최신 동기화된 상태로 유지됩니다. 개발된 기술은 정확히 계획대로 운영되고 생산 기능을 발휘하는 것으로 나타났습니다. 디지털 트윈을 사용하면 새로운 기술을 기존 생산 라인에 어떻게 통합할 수 있는지 테스트할 수 있습니다. 이는 장비 구매 및 설치 중에 발생하는 위험을 제거합니다.

기계공학은 글로벌 산업의 가장 진보된 분야 중 하나이며, 입증되었지만 생산 기술 준비에 대한 구식 접근 방식이 오랫동안 사용되어 왔습니다. 이제 제품 개발 및 제조에서 성공의 문을 여는 혁신 정신을 가져올 때입니다. 새로운 것을 시도해 볼 시간입니다!

이 자료를 제공해 주신 Gazprom Neft PJSC의 기업 잡지 "Siberian Oil"의 편집자들에게 감사드립니다.

디지털 트윈이란 무엇입니까?

디지털 트윈은 모델링 및 생산 계획의 새로운 단어입니다. 별도의 시설과 전체 생산 자산 내에서 모든 프로세스와 관계를 안정적으로 설명하는 단일 모델입니다. 가상 설치및 시뮬레이션 모델. 그리하여 생성된 가상 사본물리적 세계.

실제 자산의 정확한 복사본인 디지털 트윈을 사용하면 특정 조건 및 요인에 따른 이벤트 전개를 신속하게 시뮬레이션하고, 가장 효과적인 운영 모드를 찾고, 잠재적 위험을 식별하고, 새로운 기술을 기존 생산 라인에 통합하는 데 도움이 됩니다. , 프로젝트 구현에 소요되는 시간과 비용을 절감합니다. 또한 디지털 트윈은 보안 단계를 식별하는 데 도움이 됩니다.

현대 기술을 사용하면 정유소나 물류 회사 등 모든 생산 자산의 디지털 트윈을 구축할 수 있습니다. 미래에는 이러한 기술을 통해 전체 생산 과정을 실시간으로 원격 제어할 수 있게 될 것입니다. 디지털 트윈을 기반으로 생산 활동을 계획하고 관리하는 데 사용되는 모든 시스템과 모델을 결합할 수 있어 프로세스의 투명성, 의사 결정의 정확성 및 속도가 높아집니다.

디지털 트윈은 원자재, 자재, 수행된 작업, 테스트 및 실험실 테스트에 대한 모든 데이터를 기록하는 제품의 전자 여권으로도 간주될 수 있습니다. 이는 도면, 생산 기술부터 유지 관리 및 폐기 규칙에 이르기까지 모든 정보가 디지털화되어 장치와 사람이 읽을 수 있게 됨을 의미합니다. 이 원칙을 통해 우리는 제품의 품질을 모니터링 및 보장하고 효과적인 서비스를 보장할 수 있습니다.

도면에서 3D 모델까지

약간의 역사. 사람들은 이러한 장치의 설계와 사용 규칙에 대한 정보를 서로에게 전송하기 위해 바퀴와 레버라는 최초의 발명 순간부터 항상 그림과 다이어그램이 필요했습니다. 처음에는 가장 단순한 정보만 포함된 원시 도면이었습니다. 그러나 디자인은 더욱 복잡해졌고, 이미지와 지침도 더욱 상세해졌습니다. 그 이후로 구조와 메커니즘에 대한 지식을 시각화하고 문서화하고 저장하는 기술은 큰 발전을 이루었습니다. 그럼에도 불구하고 오랫동안 종이는 공학적 아이디어를 기록하는 주요 매체로 남아 있었고, 비행기는 작업 공간으로 남아 있었습니다.

20세기 후반에 이르러 제도판으로 무장한 일반적인 제도공 군대가 더 이상 산업 생산의 급속한 성장과 엔지니어링 개발의 복잡성을 따라잡을 수 없다는 것이 분명해졌습니다. 방대하고 복잡한 정보(예: 상압 증류를 위한 기술 설치에는 3만 개 이상의 장비가 포함됨)의 처리를 가속화하려면 설계자, 설계자, 건축업자, 기술자, 운영 및 유지 관리 전문가의 작업 기술 변경이 필요했습니다. 기술 설계 도구의 진화는 또 다른 전환점을 맞이했고, 지난 세기 90년대 초반에는 컴퓨터 지원 설계 시스템(CAD)이 석유 산업에 등장했습니다. 처음에는 2D 도면을 사용하다가 2000년대 후반에 3D로 전환했습니다.

현대 설계 시스템을 통해 엔지니어는 생산 공정의 모든 제한 사항 및 요구 사항은 물론 산업 안전 요구 사항을 고려하여 산업 시설의 레이아웃 및 설계를 체적 형태로 수행할 수 있습니다.

현대 설계 시스템을 통해 엔지니어는 생산 공정의 모든 제약 조건과 요구 사항은 물론 산업 안전 요구 사항을 고려하여 산업 시설을 체적 형태로 배치하고 설계할 수 있습니다. 도움을 받으면 특정 설치의 설계 모델을 만들고 모순이나 충돌 없이 기술 및 기술 구성 요소를 올바르게 배치할 수 있습니다. 경험에 따르면 사용을 통해 유사한 시스템설계 및 운영 중 오류 및 불일치 횟수를 2~3배 줄일 수 있습니다. 다양한 설치. 대규모 산업용 장비의 경우 설계 검토 과정에서 수정해야 할 오류가 수천 개에 달한다는 점을 고려하면 이 수치는 인상적이다.

설계자와 시공자의 관점에서 볼 때 3D 모델을 사용하면 설계 문서의 품질을 획기적으로 향상하고 설계 시간을 단축할 수 있습니다. 객체에 대해 구성된 정보 모델은 운영 단계에서 유용한 것으로 밝혀졌습니다. 이것 새로운 레벨기존 모델을 기반으로 직원이 결정을 내리거나 작업을 완료하는 데 필요한 정보를 가능한 한 최단 시간 내에 얻을 수 있는 산업 시설의 소유권입니다. 또한 일정 시간이 지난 후 장비 현대화가 필요할 때 미래의 설계자는 수리 및 유지 관리 이력과 함께 모든 관련 정보에 접근할 수 있습니다.

옴스크 조종사

Gazprom Neft의 관리 시스템 부서 책임자인 Sergey Ovchinnikov는 다음과 같이 말했습니다.

엔지니어링 데이터 관리 시스템의 개발 및 구현은 의심할 여지 없이 물류, 처리 및 판매 부서의 혁신적인 개발에 있어 중요한 부분입니다. SUPRID에 내재된 기능과 시스템의 잠재력을 통해 특정 부서와 회사 전체가 정유 분야 엔지니어링 데이터의 디지털 관리 분야의 리더가 될 수 있습니다. 또한, 이 소프트웨어 제품은 관련 IT 시스템 전체 라인의 중요한 구성 요소로서 현재 구축되고 있는 BLPS 성과 관리 센터의 기반을 나타냅니다.

2014년에 Gazprom Neft는 정유 시설용 엔지니어링 데이터 관리 시스템인 SUPRID를 만드는 프로젝트를 시작했습니다. 이 프로젝트는 산업 시설의 설계, 건설 및 유지 관리를 위한 3D 모델링 기술의 사용을 기반으로 합니다. 이를 사용함으로써 정유 공장의 건설 및 재건축에 필요한 시간이 단축되고 운영 효율성과 안전성이 향상되며 공장 공정 장비의 가동 중지 시간이 단축됩니다. 구현 현대 시스템최신 SPO(소유주/운영자를 위한 스마트 플랜트) 플랫폼의 엔지니어링 데이터 관리는 물류, 가공, 판매 부서의 제어 시스템 부서 전문가와 자회사 ITSK 및 Avtomatika Service의 전문가가 수행합니다.

작년 말, 플랫폼 기능을 배포하고 새로 재건된 옴스크 정유소(AT-9)의 1차 정유 시설에 대한 비즈니스 프로세스를 설정하기 위한 파일럿 프로젝트가 성공적으로 완료되었습니다. 시스템은 건설부터 운영까지 전체 수명주기 동안 시설에 대한 정보를 저장, 관리 및 업데이트하는 기능을 구현합니다. 시스템, 규제 및 방법론적 문서와 함께 설계자 요구 사항 및 엔지니어링 데이터 관리 표준이 개발되었습니다. "슈프리드"는 좋은 도우미 Omsk Refinery의 AT-9 설치 책임자인 Sergei Shmidt는 말했습니다. — 이 시스템을 사용하면 모든 장비에 대한 엔지니어링 정보에 빠르게 액세스하고, 도면을 보고, 기술 매개변수를 명확히 하고, 위치를 파악하고, 실제 설치를 정확하게 재현하는 3차원 모델에서 측정을 수행할 수 있습니다. SUPRID의 사용은 무엇보다도 새로운 전문가와 연수생을 교육하는 데 도움이 됩니다.”

어떻게 작동하나요?

SUPRID 시스템의 임무는 기술 객체의 수명주기의 모든 단계를 포괄하는 것입니다. 설계 단계에서 엔지니어링 정보를 수집한 후 건설, 운영, 재건축, 시설의 현재 상태 표시 등 후속 단계에서 정보를 업데이트합니다.

모든 것은 디자이너의 정보로 시작되며, 이 정보는 순차적으로 시스템에 전송되고 로드됩니다. 초기 데이터는 설계 문서, 시설의 기능 기술 및 건설 조립 구조에 대한 정보, 지능형 기술 다이어그램으로 구성됩니다. 이 정보가 기초가 됩니다 정보 모델, 건설 프로젝트 및 설치 기술 다이어그램에 대한 대상 정보를 즉시 수신할 수 있으므로 기술 다이어그램에서 프로세스 장비, 계측 및 제어 장비의 원하는 위치를 몇 초 안에 찾고 참여 여부를 결정할 수 있습니다. 기술적 과정.

그러면 시스템에 로드된 객체의 3D 설계 모델을 사용하여 이를 시각화하고, 블록 구성, 장비의 공간 배치, 주변 장비와 주변 장비를 확인하고, 설치의 다양한 요소 간의 거리를 측정할 수 있습니다. 바인딩으로 운영 정보 모델의 형성이 완료됩니다. 경영진 문서 2D 및 3D "완성형" 모델은 작동 단계에서 모든 장비 또는 해당 요소의 속성 및 기술적 특성에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있는 기회를 제공합니다. 따라서 시스템은 객체와 해당 장비의 모든 엔지니어링 데이터가 구조화되고 상호 연결된 세트입니다.

ITSK 엔지니어링 시스템 부서 부국장이자 SUPRID 개발 관리자인 Roman Komarov는 다음과 같이 말했습니다.

수년간 프로젝트의 이점과 예비 개발을 평가한 후 짧은 시간 내에 파일럿 시스템이 구현되었습니다. SUPRID를 구현함으로써 회사는 정유 시설의 엔지니어링 데이터를 관리하기 위한 도구를 얻을 수 있었습니다. 우리가 점진적으로 접근할 다음 글로벌 단계는 정유공장의 디지털 정보 모델을 형성하는 것입니다.

현재까지 이미 80,000개 이상의 문서가 SUPRID 전자 아카이브에 업로드되었습니다. 이 시스템은 모든 유형의 장비에 대한 최신 정보에 대한 위치 검색을 허용하여 사용자에게 다음을 포함하여 각 위치에 대한 포괄적인 정보를 제공합니다. 명세서, 전체 치수, 재료 설계, 설계 및 작동 매개변수 등 "SUPRID"를 사용하면 설치의 모든 부분을 3차원 모델이나 기술 다이어그램에서 볼 수 있으며 작업, 실행 또는 운영 문서(여권, 행위, 도면 등)와 관련된 문서의 스캔 사본을 열 수 있습니다. ).

이러한 가변성은 최신 정보 및 해당 해석에 액세스하는 데 소요되는 시간을 크게 줄이고 시설의 재구성 및 기술 재장비, 노후 장비 교체 중 실수를 방지할 수 있게 해줍니다. "SUPRID"는 운영 효율성을 평가할 때 시설 및 장비의 운영 분석을 돕고, 기술 규정 변경 준비, 시설의 고장, 오작동, 사고 조사, 운영 인력 교육 및 훈련을 용이하게 합니다.

"SUPRID"는 다른 제품과 통합되었습니다. 정보 시스템 BLPS는 엔지니어링 데이터에 대한 통합 정보 환경을 형성하며, 이는 무엇보다도 혁신적인 단위 성과 관리 센터의 기반이 될 것입니다. KSU NSI 등 프로그램과의 연계( 기업 시스템규정 및 참조 정보 관리), SAP TORO(장비 유지 관리 및 수리), MS PSD(설계 및 견적 문서 관리 시스템) “TrackDoc”, Meridium APM은 생산 자산 관리 프로세스를 자동화하기 위한 고유한 통합 시스템을 구성합니다. 정유소는 회사의 공유로 인한 경제적 효과를 높일 수 있습니다.

프로젝트 효율성

상대적으로 짧은 시간에 Gazprom Neft IT 전문가는 엔지니어링 데이터 관리 시스템이 구축된 SPO 플랫폼의 복잡성을 마스터했을 뿐만 아니라 회사를 위한 완전히 새로운 인프라를 구축하고 일련의 규제를 개발했습니다. 문서화하고 궁극적으로 정유 시설 건설에 대한 질적으로 새로운 접근 방식을 개발합니다.

프로젝트 초기 단계에서도 공장 운영 서비스와 자본 건설 서비스에 이 시스템이 필요하다는 것이 분명해졌습니다. 이를 사용하면 검색 및 처리 작업 시간이 최대 30% 절약된다고 말하면 충분합니다. 기술적 인 정보어떤 대상에 대해서도요. "SUPRID"가 규제 및 참조 정보, 장비 유지 관리 및 수리, 설계 및 견적 문서화 등을 위한 시스템과 통합되면 프로세스 장비의 신속하고 고품질 유지 관리를 위해 현재 엔지니어링 데이터를 사용할 수 있습니다. 또한 시스템의 기능을 통해 운영 서비스용 시뮬레이터를 생성할 수 있으며, 이는 의심할 여지없이 전문가의 교육 수준을 높일 것입니다. 정유소 자본 건설 부서의 경우 이 시스템은 중소 수리 단계의 설계 도구가 될 것입니다. 이러한 접근 방식은 산업 시설 재건축 진행 상황 모니터링을 크게 단순화하고 수리 품질을 향상시킵니다.

SUPRID 구현을 위한 투자는 약 3~4년 내에 성과를 거둘 것으로 예상됩니다. 이는 설계 시간 단축, 시운전 단계에서 산업 운영 단계로의 설치 이전 및 결과적으로 완제품 생산량 증가로 인해 가능합니다. 또 다른 중요한 이점은 정유소 운영 서비스가 새로운 설계 문서를 확인하는 데 필요한 시간을 줄이고 설계 및 건설 계약자의 작업에서 결함과 오류를 적시에 감지함으로써 유지 관리 작업의 준비 및 구현과 시설의 재구성 및 현대화를 가속화한다는 것입니다. .

SUPRID 구현 프로그램은 2020년까지 설계되었습니다. 이는 기존 시설과 새로운 시설 건설을 모두 "디지털화"하는 데 사용됩니다. 현재 전문가들은 모스크바 정유소에서 시스템 복제를 준비하고 있습니다.

글: Alexander Nikonorov, Alexey Shishmarev,사진: Yuri Molodkovets, Nikolay Krivich

아마도 영화 터미네이터나 매트릭스를 본 사람이라면 인공지능이 언제 우리 일상의 일부가 될지, 사람과 로봇이 평화롭게 조화롭게 공존할 수 있을지 궁금했을 것이다. 이 미래는 당신이 생각하는 것보다 훨씬 더 가까이 있습니다. 오늘 우리는 이미 산업계에서 널리 사용되고 있으며 아마도 곧 우리 일상생활의 일부가 될 “디지털 트윈”이라는 기술에 대해 이야기하겠습니다.

디지털 트윈은 누구인가요?

"디지털 트윈"이라는 용어가 일종의 인간형 생물을 가장한 로봇과 인공 지능을 지칭한다고 믿는 것은 실수입니다. 용어 자체는 현재 주로 산업 생산에 적용됩니다. '디지털 트윈'이라는 개념은 2003년 처음 등장했다. 이 용어는 플로리다 공과대학(Florida Institute of Technology) 수명주기 관리 및 혁신 센터의 교수 겸 조소장인 Michael Greaves가 "디지털 트윈: 가상 프로토타입 공장을 기반으로 한 제조 우수성"이라는 기사를 출판한 이후에 사용되었습니다. 개념 자체는 교수의 동료였던 NASA 엔지니어가 발명했습니다.

1971yes/bigstock.com

'디지털 트윈'은 그 핵심에 인공지능, 컴퓨터 학습, 소프트웨어를 특수한 데이터와 결합해 생활을 창조하는 개념이다. 디지털 모델. 이러한 "디지털 트윈"은 실제 프로토타입이 변경됨에 따라 지속적으로 업데이트됩니다.

디지털 트윈은 자동 업데이트를 위한 데이터를 어디서 얻나요?

디지털 카피는 인공지능에 걸맞게 끊임없이 스스로 학습하고 발전합니다. 이를 위해 디지털 트윈은 인간, 기타 유사한 기계, 그리고 그것이 속한 더 큰 시스템과 환경의 지식을 사용합니다.

Michael Greaves는 "디지털 트윈"이 충족해야 하는 세 가지 요구 사항을 제안했습니다. 첫 번째는 원본 개체의 외관을 준수하는 것입니다. 비슷하다는 점을 이해해야 합니다. 모습– 이것은 전체 그림일 뿐만 아니라 실제 "쌍둥이"에 대한 개별 부분의 대응이기도 합니다. 두 번째 요구 사항은 테스트 중 double의 동작과 관련이 있습니다. 마지막이자 가장 어려운 점은 실제 제품의 장점과 단점에 대해 인공지능으로부터 얻는 정보이다.

1971yes/bigstock.com

Michael Greaves가 지적했듯이, 디지털 사본이 도입되었을 때는 표면적 유사성 기준조차 달성하기 어려운 것으로 간주되었습니다. 오늘날 디지털 트윈은 첫 번째 매개변수가 동일하면 이미 실제 문제를 해결하는 데 사용될 수 있습니다.

왜 디지털 트윈이 필요한가요?

디지털 사본은 실제 프로토타입, 전체 시스템 및 생산 프로세스의 성능을 최적화하기 위해 생성됩니다.

GE 글로벌 연구 센터의 소프트웨어 연구 부사장인 Colin J. Parris 박사에 따르면, 디지털 트윈은 특정 비즈니스 목적(예: 고장 예측, 유지 관리 감소)을 위해 특별히 만들어진 하이브리드 모델(물리적 및 디지털 모두)입니다. 비용을 절감하고 예상치 못한 가동 중단을 방지하세요.

1971yes/bigstock.com

Colin J. Parris는 "디지털 트윈"에 관해 이야기할 때 이 시스템이 보고, 생각하고, 행동하는 세 단계로 작동한다고 말합니다. '보는' 단계는 상황에 대한 데이터를 얻는 단계입니다. 정보에는 운영 데이터(예: 끓는점)와 환경 데이터라는 두 가지 유형이 있습니다. Colin J. Parris가 전통적으로 "사고"라고 불렀던 다음 단계는 이 단계에서 "디지털 트윈"이 주어진 상황에서 최선의 행동 방법이나 어떤 옵션이 더 나은지에 대한 다양한 요청에 대한 옵션을 제공할 수 있다는 사실에 기인합니다. 사업 목적. 인공 지능은 과거 정보, 수익 및 비용 예측과 같은 분석을 위해 사용되며 이러한 제안이 위험을 줄일 수 있다는 확신과 위험을 기반으로 하는 여러 옵션을 제공합니다. 마지막 단계인 "실행"은 수행해야 할 작업의 구현과 직접적인 관련이 있습니다.

1971yes/bigstock.com

예를 들어, "디지털 트윈"의 도움으로 볼 수 있습니다물리적 대상의 문제 내에서.

예를 들어 생산 과정에서 구멍을 감지하기 위해 더 이상 앞에 있는 터빈 전체를 볼 필요가 없습니다. 디지털 트윈 기술을 사용하면 컴퓨터 시각화를 통해 실시간으로 문제를 확인할 수 있습니다.

Siemens의 소프트웨어 개발 담당 부사장인 Zvi Feuer에 따르면 디지털 트윈은 Industry 4.0으로 가는 길에 있는 PLM 솔루션입니다.

어떤 유형의 "디지털 트윈"이 이미 존재합니까?

앞서 말했듯이 "디지털 트윈"은 업계에서 활발히 사용되고 있습니다. 부품 트윈(특정 생산 부품용으로 제작됨), 제품 트윈(제품 출시와 관련되며 주요 목표는 유지 관리 비용을 줄이는 것임) , 프로세스 트윈(예를 들어 서비스 수명을 늘리는 것이 목적일 수 있음), 시스템 트윈(전체 시스템 최적화).

1971yes/bigstock.com

첨단 기술 연구 및 컨설팅 기관인 Gartner에 따르면 수억 개의 "디지털 트윈"이 곧 인간의 노동을 대체할 것이라고 합니다. 일부 회사에서는 이미 이것을 사용하고 있습니다. 생산 문제를 진단할 직원을 직원으로 둘 필요는 없습니다. 실시간으로 "디지털 트윈"의 도움으로 필요한 모든 데이터를 수신하고 사전에 장비 수리 준비를 할 수 있습니다.

그 사람 자신의 "디지털 트윈"은 어떻습니까?

chagpg/bigstock.com

당신처럼 생각하고, 모든 일에 도움을 주며, 형제이자 친구인 터미네이터 친구를 갖고 싶은 분들을 위해 좋은 소식이 있습니다. 미래학자이자 기술자인 존 스미스(John Smith)에 따르면 그러한 미래는 이미 가까웠습니다. 그는 가까운 미래에 실제 사본의 소망과 행동을 미리 예측하고 인간을 위해 몇 가지 작업을 수행하는 소위 소프트웨어 에이전트가 있을 것이라고 믿습니다.

"디지털 트윈"은 구매, 비즈니스 결정, 사회 활동 참여 등 일반적으로 시간이 충분하지 않은 모든 작업을 수행할 수 있습니다.

우리는 또한 모든 일상적인 작업을 우리의 더블로 이전할 수 있을 것입니다. 또한 John Smith에 따르면 우리의 디지털 클론은 우리의 관심사, 선호도, 정치적 견해를 알고 필요하다면 이를 방어할 수 있을 것입니다. 전체. 그리고 심지어 연민의 느낌. 예를 들어, '디지털 트윈'은 우리의 감정 상태를 추측할 수 있기 때문에 우리에 대한 애정을 보여줄 것입니다.

이 모든 것이 유토피아 영화 대본처럼 들립니다. 뭔가 잘못된 것 같아요. "디지털 트윈"의 단점은 무엇입니까?

디지털 트윈의 단점은 명백합니다. 우선, 우리의 안전에 대한 문제가 발생합니다. 디지털 클론은 가능한 모든 리소스를 사용하여 우리에 대한 정보를 보완합니다. 계정에서 데이터를 수집하는 알고리즘입니다. 소셜 네트워크, 개인 서신, 어떤 식으로든 당사와 관련된 모든 문서 및 파일. 물론 이는 놀라운 일이 아닐 수 없습니다. 우리가 이미 알고 있듯이 "디지털 트윈"은 지속적으로 업데이트하고 개선할 수 있습니다. 따라서 주요 과제 중 하나는 인공지능의 '허용 한계'를 결정하기 위한 법적 틀을 마련하는 것입니다.

chagpg/bigstock.com

그러나 이에 대해 당황하지 마십시오. John Smith를 예로 들어보겠습니다. 그는 여전히 낙관적이며 "디지털 쌍둥이"가 인류를 대체하지 못할 것이라고 믿습니다. 그들은 단순히 우리와 평화롭게 공존할 수 있는 다른 버전의 인간이 될 것입니다.

오류를 발견하면 텍스트 부분을 강조 표시하고 다음을 클릭하세요. Ctrl+Enter.

2017년 6월 23일 목록에 포함된 3D 디지털 트윈 생성 표준 기능 Winnum® - 산업 사물 인터넷을 위한 플랫폼입니다. Winnum®을 사용하면 이제 센서를 연결하는 것만큼 쉽게 3D Digital Twins를 만들 수 있습니다.

"디지털 트윈"은 특정 물리적 제품, 제품 그룹, 기계 또는 기술 프로세스를 컴퓨터로 표현한 것으로, 움직임과 운동학에서 시작하여 물리적 환경과 현재의 표현으로 끝나는 물리적 프로토타입이 수행하는 모든 것을 완전히 반복합니다. 이동 액체 및 가스를 포함한 작동 조건. 디지털 트윈은 실제 제품과 운영 또는 유지 관리 데이터와 같은 중요한 정보 사이의 중개자 역할을 합니다. 이제 본격적인 위넘의 도움으로 피드백현실 세계에서 데이터를 수집하고 이 데이터를 디지털 세계로 전송하는 것을 기반으로 합니다.

3D란 무엇인가 디지털 트윈?

3차원 디지털 트윈은 특정 물리적 제품, 제품 그룹, 기계 또는 기술 프로세스를 컴퓨터로 생성한 3D 표현으로, 여기에는 3차원 기하학, 기술 특성, 현재 작동 매개변수뿐만 아니라 기타 중요한 정보- 환경 및 작동 조건, 기술적 조건 및 작동 시간, 다른 객체와의 상호 작용, 예측 실패 및 실패를 포함한 예측 분석 데이터. 디지털 트윈은 단순화되고 매우 상세하며 광범위한 정보를 반영할 수 있습니다. 다른 특성제품 자체와 기술 및 생산 프로세스 모두.

3차원 디지털 트윈의 존재는 제품과 연결된 사물의 연결을 구성하는 데 도움이 되며, 소프트웨어제품 관리, 운영 상태 및 운영 프로세스 모니터링 등을 담당합니다. 3D 디지털 트윈은 물리적 대응물의 실제 상태와 성능 특성을 가장 정확하게 반영할 때 특히 가치가 있습니다. 디자인, 모델링, 사전 제작 단계에서 작업이 아무리 정확하고 세부적이며 잘 발달되어 있더라도 실제 생활에서는 프로세스가 약간 다르게 진행되는 것이 일반적이며 디지털 트윈이 역할을 할 수 있습니다. 제품의 실제 작동에 필요한 정보를 연결합니다. 이 정보예를 들어 병목 현상, 개선 및 변경 기회 평가, 변경 가능성 확인 등 다양한 방법으로 사용될 수 있습니다. 또한 디지털 트윈은 3차원 객체이기 때문에 표나 그래프로 작업하는 것보다 디지털 트윈을 사용하는 것이 훨씬 더 명확합니다. 3D 디지털 트윈을 사용하면 장비를 중지하거나 검사가 필요한 부품에 대한 접근을 차단하는 패널을 열지 않고도 실제 물리적 개체가 실행되는 동안 내부를 볼 수 있습니다.

Winnum의 고유한 기능을 통해 고객은 3D 디지털 트윈을 생성 및 관리하여 물리적 객체와 실제 프로세스에서 생성된 정보를 실제 프로세스에서 생성된 정보와 연결할 수 있습니다. 다양한 시스템 CAD(컴퓨터 지원 설계). Winnum은 STL, VRML 및 OBJ와 같은 중립 형식의 3D CAD 모델 로드를 지원하며 Blender 및 Collada에서 직접 로드가 가능합니다. 로봇, 장비, 센서 및 기타 기하학적 객체로 구성된 기성 3D 라이브러리가 있으면 3D 형식으로 완전히 디지털화된 제품을 보유할 수 없는 회사의 경우에도 디지털 트윈 생성 프로세스가 더욱 가속화되고 단순화됩니다.

3D 장면과 스마트 디지털 트윈(스마트 디지털 트윈)

각 디지털 트윈은 제품의 특정 인스턴스 하나에 해당합니다. 즉, 회사가 100개의 장비를 사용하거나 수십만 개의 제품을 생산하는 경우 각 장비/제품마다 자체 디지털 트윈이 있습니다. Winnum의 고유한 빅 데이터 기능은 수많은 디지털 트윈과 협력하여 일상적인 문제를 해결하고 고성능숫자에 관계없이 시스템.

3D 장면은 디지털 트윈을 결합하고 전반적인 성능과 성능, 일반적인 환경 변화 등에 대한 통찰력을 얻는 데 사용됩니다. Winnum의 3D 장면은 CAD 시스템에서 흔히 볼 수 있는 단순한 3D 환경이 아닙니다. Winnum의 3D 장면은 광원(레이트레이싱, 반사 뷰, 안개, 강도, 투명도 포함), 텍스처(비디오 스트림이 포함된 동적 텍스처 포함) 작업을 위한 광범위한 도구를 사용하여 본격적인 3D 세계를 만들 수 있는 기능입니다. 맞춤형 카메라 및 상호 작용 메커니즘 입체적인 물체(개체 선택, 개체 클릭, 제어 작업 전송).

3D 장면의 모든 작업과 3D 디지털 트윈 작업을 위한 모든 도구는 웹 브라우저에서만 사용할 수 있습니다.

회사 소개시그넘

Signum(SIGNUM)은 산업용 사물 인터넷(IIoT)용 솔루션을 제공하는 글로벌 공급업체입니다. 회사의 솔루션은 산업용 사물 인터넷(IIoT) 기술을 사용하여 제품을 생성, 운영 및 유지 관리하는 프로세스를 변화시키는 데 도움이 됩니다. 차세대 Winnum™ 플랫폼은 연결된 데이터에서 생성된 대량의 데이터로부터 추가적인 가치를 수집, 분석 및 생성하는 데 필요한 도구를 기업에 제공합니다. 컴퓨터 네트워크컨트롤러, 센서, 제품 및 시스템.